제조 기업의 완성 피지컬 AI

H기업은 공장에서 생산되는 제품의 수량을 작업자 육안으로 확인하던 기존 방식으로 인해 오차 및 데이터 누락 문제가 발생하고 있었습니다. 이에 따라 AI비전 기반 Bar Counting 자동화 시스템 구축을 목표로 프로젝트를 추진했습니다.

K기업은 탄소중립 관련 LCA, CBAM 등 정책이 강화됨에 따라 탄소 중립 대응을 위한 별도 조직 구성, 데이터 수집 시스템 구축 등 대응방안을 강구하고 있지만 자체적인 대응 역량이 부재했습니다.

S기업은 공정별 데이터(생산계획 등)를 대부분 Excel로 수기 관리하고 있어 생산현황 등 유동적인 데이터 플로우 확인이 어려웠습니다. 또한 설비관리에 대한 예지보전 활동이 미흡하고, 설비 가동현황 및 문제 발생 요인을 체계적으로 분석하기 어려운 상태였습니다.

해당 기업은 유·무선 전화에 의존한 가격/재고 문의로 인해 대응 속도가 느리고, 주문 입력·재고 확인·납기 조율 등 업무가 수작업으로 처리되어 오류와 비용이 증가했습니다.

침탄로 온도 불균일과 작업자 편차로 인한 불량이 반복되던 문제를, 실시간 데이터 수집과 AI 기반 예측/모니터링 플랫폼으로 전환해 사전 예방형 품질관리 체계를 구축했습니다.

열처리 공정 투입을 경험에 의존하던 운영을, Tray-Jig 적재 시뮬레이션과 시뮬레이션 기반 투입 순서 자동 결정 기능으로 고도화하여 공정 효율을 최적화했습니다.

전력/탄소 데이터를 수기로 관리하던 환경을 계측 인프라와 실시간 모니터링/자동 산출 체계로 전환하여 에너지 관리 효율과 비용 절감 효과를 확보했습니다.

반복적인 수작업 정렬을 자동 정렬 로봇으로 대체하고 MES 연계를 통해 현장 데이터를 표준화하여 무인가동/안전/리드타임 개선을 달성했습니다.

공장을 3D 가상공간에 구현하고 실시간 데이터를 연동하여 전체 흐름/병목/이상 구간을 직관적으로 모니터링하고, 에너지·고장 징후 분석으로 운영 리스크를 줄였습니다.

온/오프라인 채널의 주문/배송/CS를 통합하고 자동화·데이터화하여 반복 업무를 줄이고 운영 효율과 의사결정 품질을 개선했습니다.

분산된 문서/커뮤니케이션을 그룹웨어 기반으로 통합하여 업무 누락/전달 지연/정보 불일치를 줄이고, PC·모바일 멀티플랫폼 업무 환경을 구축했습니다.